import urllib2
url "http://www.baidu.com"
respons = urllib2.urlopen(url)
print response.read()

import urllib
import urllib2

url = "http://abcde.com"
form = {'name':'abc','password':'1234'}
form_data = urllib.urlencode(form)
request = urllib2.Request(url,form_data)
response = urllib2.urlopen(request)
print response.read()

import urllib2

proxy = urllib2.ProxyHandler({'http': '127.0.0.1:8087'})
opener = urllib2.build_opener(proxy)
urllib2.install_opener(opener)
response = urllib2.urlopen('http://www.baidu.com')
print response.read()

import urllib2, cookielib

cookie_support= urllib2.HTTPCookieProcessor(cookielib.CookieJar())
opener = urllib2.build_opener(cookie_support)
urllib2.install_opener(opener)
content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read()

import urllib2

headers = {
 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6'
}
request = urllib2.Request(
 url = 'http://my.oschina.net/jhao104/blog"https://www.jb51.net/article/79618.htm">https://www.jb51.net/article/79618.htm

正则表达式在线测试：http://tool.oschina.net/regex/
其次就是解析库了，常用的有两个lxml和BeautifulSoup，对于这两个的使用介绍两个比较好的网站：
lxml：http://my.oschina.net/jhao104/blog/639448
BeautifulSoup：http://cuiqingcai.com/1319.html
对于这两个库，我的评价是，都是HTML/XML的处理库，Beautifulsoup纯python实现，效率低，但是功能实用，比如能用通过结果搜索获得某个HTML节点的源码；lxmlC语言编码，高效，支持Xpath
6、验证码的处理
对于一些简单的验证码，可以进行简单的识别。本人也只进行过一些简单的验证码识别。但是有些反人类的验证码，比如12306，可以通过打码平台进行人工打码，当然这是要付费的。
7、gzip压缩
有没有遇到过某些网页，不论怎么转码都是一团乱码。哈哈，那说明你还不知道许多web服务具有发送压缩数据的能力，这可以将网络线路上传输的大量数据消减 60% 以上。这尤其适用于 XML web 服务，因为 XML 数据 的压缩率可以很高。
但是一般服务器不会为你发送压缩数据，除非你告诉服务器你可以处理压缩数据。
于是需要这样修改代码：


import urllib2, httplib
request = urllib2.Request('http://xxxx.com')
request.add_header('Accept-encoding', 'gzip') 1
opener = urllib2.build_opener()
f = opener.open(request)




这是关键:创建Request对象，添加一个 Accept-encoding 头信息告诉服务器你能接受 gzip 压缩数据
然后就是解压缩数据：


import StringIO
import gzip

compresseddata = f.read() 
compressedstream = StringIO.StringIO(compresseddata)
gzipper = gzip.GzipFile(fileobj=compressedstream) 
print gzipper.read()




8、多线程并发抓取
单线程太慢的话，就需要多线程了，这里给个简单的线程池模板 这个程序只是简单地打印了1-10，但是可以看出是并发的。
虽然说python的多线程很鸡肋，但是对于爬虫这种网络频繁型，还是能一定程度提高效率的。


from threading import Thread
from Queue import Queue
from time import sleep
# q是任务队列
#NUM是并发线程总数
#JOBS是有多少任务
q = Queue()
NUM = 2
JOBS = 10
#具体的处理函数，负责处理单个任务
def do_somthing_using(arguments):
 print arguments
#这个是工作进程，负责不断从队列取数据并处理
def working():
 while True:
 arguments = q.get()
 do_somthing_using(arguments)
 sleep(1)
 q.task_done()
#fork NUM个线程等待

 alert(“Hello CSDN”);
for i in range(NUM):
 t = Thread(target=working)
 t.setDaemon(True)
 t.start()
#把JOBS排入队列
for i in range(JOBS):
 q.put(i)
#等待所有JOBS完成
q.join()



以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。